JPS60218700A - How to understand signal limits - Google Patents
How to understand signal limitsInfo
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- JPS60218700A JPS60218700A JP60063154A JP6315485A JPS60218700A JP S60218700 A JPS60218700 A JP S60218700A JP 60063154 A JP60063154 A JP 60063154A JP 6315485 A JP6315485 A JP 6315485A JP S60218700 A JPS60218700 A JP S60218700A
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- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
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- G10L25/87—Detection of discrete points within a voice signal
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。(57) [Summary] This bulletin contains application data before electronic filing, so abstract data is not recorded.
Description
【発明の詳細な説明】
rB[1)−(7)禾11田4) II 1本発明は、
背景信号混合前に生ずる信号の限界特に背景雑音前に話
された語の音声処理のための信号限界、を把握するため
、関心のある信号と背景信号または背景信号混合との間
の識別規範としてそれらの振幅挙動が利用される方法に
関する。[Detailed description of the invention] rB[1)-(7) 禾11田4) II 1 The present invention includes
As a discrimination criterion between the signal of interest and the background signal or background signal mixture, in order to understand the signal limitations that arise before background signal mixing, in particular the signal limitations for speech processing of spoken words before background noise. Concerning the way in which their amplitude behavior is exploited.
語限界検出のための方法として従来、簡単な信号振幅の
解析から、後で休止および会話の認識および分類が行わ
れる時間信号の解析までの種々の方法が知られている。Various methods are known in the art for word limit detection, ranging from simple analysis of signal amplitudes to analysis of time signals, with subsequent recognition and classification of pauses and speech.
しかし、背景信号の平均振幅または振幅挙動の評価は一
般に多くの用途で十分でない。たとえば、従来の技術か
ら知られているように、パラメータにより表された周波
数挙動およびくまたは)振幅挙動に関する完全な解析は
多くの用途でソフトウェアにもハードウェアにも費用が
かさむ。However, evaluation of the average amplitude or amplitude behavior of the background signal is generally not sufficient for many applications. For example, as is known from the prior art, a complete analysis of parametric frequency and/or amplitude behavior is expensive in many applications, both in software and hardware.
本発明の目的は、冒頭に記載した種類の方法として、ハ
ードウェアにもソフトウェアにも費用がかさまず、しか
も比較的正確に作動し、また特定の重要でない信号擾乱
(たとえばドアノック音、街頭の騒音、多数の人々のざ
わめきなど)に影響されない方法を提供することである
。It is an object of the present invention to provide a method of the type mentioned in the opening, which is inexpensive in terms of hardware and software, operates relatively accurately, and which also eliminates certain unimportant signal disturbances (e.g. door knocks, street noises). , the noise of many people, etc.).
C問題点を解決するための手段〕
この目的は、本発明によれば、特許請求の範囲第1項記
載の方法により達成される。Means for Solving Problem C] According to the present invention, this object is achieved by the method described in claim 1.
本発明の好ましい実施態様は特許請求の範囲第2項以下
の各項に示されている。Preferred embodiments of the present invention are shown in the following claims.
以下、図面に示されている実施例により本発明を一層詳
細に説明する。The invention will be explained in more detail below by means of embodiments shown in the drawings.
前記のように本発明による方法は関心のある信号と背景
信号または背景信号混合との間の識別規範としてそれら
の振幅挙動を利用し4ている。そのために、第1の段階
で、受は入れられかつ続いて前処理された信号または信
号混合、すなわち入力量E1がその平均振幅Aとその1
つの参照量Rを基準とする第1の通過頻度Nおよびその
所与の時間間隔内の変動幅dNとに関して観測され、そ
の際に通過頻度Nが個別通過頻度から平均化され、また
その際に変動幅が個別通過頻度の最大偏差により定めら
れている。この目的で、受は入れられた信号または信号
混合Z (t)はまず増幅され、次いで帯域通過フィル
タによりフィルタリングされ、また続いてアナログ−デ
ィジタル変換を受け、それにより前記の入力量Eが生ず
る(第1図参照)。当該の得られた量から補助量SiN
2が導き出される(第3図参照)。As mentioned above, the method according to the invention uses the amplitude behavior of the signal of interest and the background signal or background signal mixture as a criterion for discrimination. To this end, in a first step, an input signal is received and subsequently a preprocessed signal or signal mixture, ie an input quantity E1 whose average amplitude A and its 1
observed with respect to a first passage frequency N with reference to one reference quantity R and its variation range dN within a given time interval, in which case the passage frequency N is averaged from the individual passage frequencies, and in that case The fluctuation range is determined by the maximum deviation of the individual passing frequencies. For this purpose, the input signal or signal mixture Z (t) is first amplified, then filtered by a bandpass filter and subsequently subjected to an analog-to-digital conversion, resulting in the above-mentioned input quantity E ( (See Figure 1). From the obtained amount, the supplementary amount SiN
2 is derived (see Figure 3).
第2の段階で、十分な分解能のために必要とされるタイ
ムスロットの間に実際の通過頻度N1が参照量Rを基準
にして定められる。変動幅dNおよび実際の通過頻度N
1を有する観測され導き出された通過頻度N2に関係し
て、先に導き出された補助量S1またはN2が評価量S
に対応づけられる。この評価量Sにより実際の入力i1
Bが測定される。そのために評価量Sに対して相対的な
入力量Eの位置に関係する演算O1が実行される。In a second step, the actual passing frequency N1 is determined with reference to the reference quantity R during the time slots required for sufficient resolution. Fluctuation range dN and actual passing frequency N
1, the previously derived auxiliary quantity S1 or N2 is the evaluation quantity S
can be mapped to Based on this evaluation amount S, the actual input i1
B is measured. For this purpose, an operation O1 is performed, which is related to the position of the input quantity E relative to the evaluation quantity S.
関心のある信号の種類に基づいて2つの限界値UG、O
GIが決定される。演算01の結果が第1の限界値UG
により下方に制限される。第2の上側限界値OGlの到
達の際に関心のある信号の存在が認識される。その際に
正確な信号開始SBが特定の時間断片だけ当該の認識時
点ZEIO前に位置する(第4図および第5図参照)。Two limit values UG, O based on the type of signal of interest
GI is determined. The result of operation 01 is the first limit value UG
is limited downward by. The presence of an interesting signal is recognized when the second upper limit value OGl is reached. The exact signal start SB is then located before the relevant recognition instant ZEIO by a certain time fragment (see FIGS. 4 and 5).
第3の段階で、もう1つの演算02により評価量Sに対
して相対的な入力量Eの位置が、関心のある信号の種類
に基づいて先に決定された第2の限界値OG2の到達の
際に第2段階で把握された関心のある信号の不存在が確
認される。正確な信号終了SEが特定の時間断片だけ当
該の認識時点ZE2の前に位置している(第6図および
第7図参照)。In a third step, another operation 02 causes the position of the input quantity E relative to the evaluation quantity S to reach a second limit value OG2 previously determined on the basis of the type of signal of interest. The absence of the signal of interest detected in the second stage is then confirmed. The exact signal end SE lies before the relevant recognition time ZE2 by a certain time fragment (see FIGS. 6 and 7).
本発明の好ましい実施態様によれば、前記演算01は積
分過程である。According to a preferred embodiment of the invention, said operation 01 is an integral process.
正確な信号開始SBが積分結果の最終値の時間的位置に
より下側限界値UGに等しく当該の認識時点ZEIの前
に決定される。The exact signal start SB is determined by the temporal position of the final value of the integration result, equal to the lower limit value UG and before the relevant recognition time ZEI.
入力アドレスEが背景信号混合に適合されたしきいを超
過する場合には、前記のような第1の段階が繰り返され
ることは有利である。さらに、第■の段階と第2の段階
との間に待ち時間が挿入されていることは目的にかなっ
ている。If the input address E exceeds a threshold adapted to the background signal mixture, it is advantageous that the first step as described above is repeated. Furthermore, it is expedient that a waiting time is inserted between the first and second stages.
前記の補助量は
5l=a*A+c
S2=b*A+c
N2=N/d
ここに量a % b % C、、’ dは経験値により
、または関心のある信号の種類
により定められている定数
として定められている。The above auxiliary quantity is 5l=a*A+c S2=b*A+c N2=N/d where the quantity a % b % C,,' d is a constant determined by experience or by the type of signal of interest. It is defined as.
評価量は
S= 32・・・(N2〜dN)<Nl< (N2+d
N)の場合
Sl・・・他のすべての場合
として定められている。The evaluation amount is S= 32...(N2~dN)<Nl<(N2+d
In the case of N), Sl... is defined as all other cases.
第1の演算は 01=Σ5IGN(’IEI−5) として定められている。The first operation is 01=Σ5IGN('IEI-5) It is defined as.
第2の声算は
02= 02+1・ IEI<Sの場合0・・・他のす
べての場合
または OG2・・・他のすべての場合02−1・・・
IEI<の場合
として定められている。The second phonetic calculation is 02 = 02 + 1. If IEI<S, then 0... in all other cases or OG2... in all other cases, 02-1...
It is defined as a case where IEI<.
本発明による処理および評価過程はディジタル回路によ
り実行され得るが、マイクロプロセッサおよび相応のプ
ログラムにより実行されることも目的にかなっている。Although the processing and evaluation steps according to the invention can be carried out by digital circuits, it is also expedient to carry them out by means of a microprocessor and a corresponding program.
第2図には語限界検出のためのブロックダイアグラムが
示されている。このブロックダイアグラムには前記の段
階、すなわち第1の段階、第2の段階および第3の段階
が再び明確に示されている。FIG. 2 shows a block diagram for word limit detection. In this block diagram, the aforementioned stages are again clearly shown: the first stage, the second stage and the third stage.
第8図は、話された語“5top″の全語限界認識の説
明図であり、上側の図には、対応づけられた上側および
下側しきい値を有する当該の時間信号の振動経過が、中
央の図には、状態“関心のある信号が存在する”におい
て発生されたディジタル指示信号が、また下側の図には
、語開始及び語終了の認識の経過が示されている。FIG. 8 is an explanatory diagram of the full word limit recognition of the spoken word "5top", and the upper diagram shows the oscillation course of the relevant time signal with associated upper and lower thresholds. , the middle diagram shows the digital indication signal generated in the state "signal of interest present", and the lower diagram shows the course of the recognition of word start and word end.
本発明の方法によれば、話された語の限界の認識と関連
して下記の利点が得られる:
■1周囲雑音の周波数挙動を有する信号は高いしきいと
比較されるので、振幅が大きい場合にも、稀にしか誤っ
た“語開始報知”に通じ得ない。According to the method of the invention, the following advantages are obtained in connection with the recognition of the limits of the spoken word: 1. The signal with the frequency behavior of the ambient noise is compared with a high threshold and therefore has a large amplitude. Even in rare cases, an erroneous "word start notification" can be detected.
2、他の周波数挙動を有する信号は低いしきいと比較さ
れるので、振幅が小さい場合にも認識され得る。2. Signals with other frequency behavior can be recognized even if their amplitude is small, since they are compared with a lower threshold.
3、主要な部分がそのつどのしきいを越えない信号では
、“クリップ”された値の積分が予め定められた特定の
絶対値に到達し得ない。′それにより、ドアノック音、
製造機械騒音など、または離れた距離からの会話または
音楽のような弱い信号は抑圧される。3. For signals whose main part does not exceed the respective threshold, the integral of the "clipped" value cannot reach a certain predetermined absolute value. 'Then there was a knock on the door,
Weak signals such as manufacturing machine noise or speech or music from a distance are suppressed.
4、積分する方法により弱い開始摩擦音を有する音声信
号も正しく検出される。4. Even speech signals with weak starting fricatives can be detected correctly by the integration method.
たいていの場合、周囲雑音は母音フォルマントの範囲内
に優勢な周波数成分を有する。しかし、これらのフォル
マントはたいてい比較的大きな振幅を有するので、それ
らは高いしきいにおいても検出され得る。In most cases, ambient noise has predominant frequency components within the vowel formants. However, since these formants often have relatively large amplitudes, they can be detected even at high thresholds.
それに対して、高い周波数の大きな成分を有し前処理に
より強く減衰された無声の騒音はたいていその零通過率
によってのみ周囲雑音から識別される。このことは低い
しきいの選択により考慮に入れられる。In contrast, unvoiced noises with large components at high frequencies and which are strongly attenuated by pre-processing are usually distinguished from the ambient noise only by their zero-pass rate. This is taken into account by choosing a low threshold.
本発明による方法はもちろん以上に説明した実施例に制
限されない。たとえば、1つの信号混合内の特定の典型
的な信号経過を見つけ出すための監視目的、たとえば無
線監視目的、にも用いられ得る。The method according to the invention is of course not restricted to the embodiments described above. For example, it can also be used for monitoring purposes, for example radio monitoring purposes, to find out certain typical signal profiles within a signal mixture.
第1図は本発明による方法を実施するための装置の入力
端子に与えられる入力信号の時間信号の前処理の基本原
理を示す概要ブロック図、第2図は本発明による語限界
検出のための段階のブロックダイアグラム、第3図は第
1の方法段階の実施のための装置およびその共同作用を
示す概要ブロック図、第4図は“開始検出”の実施のた
めの装置およびその共同作用を示すブロック図、第5図
は話された語“5top”の例の説明図、第6図は“終
了検出”の実施のための装置およびその共同作用を示す
ブロック図、第7図は話された語“5top″の“終了
検出”の例の説明図、第8図は話された語“5top”
の全語限界認識の例の説明図である。
A・・・平均振幅、dN・・・変動幅、E・・・入力量
、N、Nl・・・通過頻度、N2・・・補助量、Of
02・・・演算、OGI、OG2・・・限界値、R・・
・参照量、S・・・評価量、Sl、S2・・・補助量、
SB・・・信号開始、SE・・・信号終了、UG・・・
限界値、ZEl、ZE2・・・認識時点。
ぎ
癩1 is a schematic block diagram illustrating the basic principle of preprocessing of the time signal of an input signal applied to the input terminal of a device for carrying out the method according to the invention; FIG. a block diagram of the steps; FIG. 3 is a schematic block diagram illustrating the apparatus and their cooperation for the implementation of the first method step; FIG. 4 is a schematic block diagram showing the apparatus and their cooperation for the implementation of "start detection" Block diagram, FIG. 5 is an illustration of the example of the spoken word "5top", FIG. 6 is a block diagram showing the device for implementation of "end detection" and its cooperation, FIG. 7 is the spoken word "5top" An explanatory diagram of an example of “end detection” of the word “5top”, Figure 8 shows the spoken word “5top”
FIG. 2 is an explanatory diagram of an example of full word limit recognition. A...Average amplitude, dN...Fluctuation range, E...Input amount, N, Nl...Passing frequency, N2...Auxiliary amount, Of
02...Calculation, OGI, OG2...Limit value, R...
・Reference amount, S...Evaluation amount, Sl, S2...Support amount,
SB...signal start, SE...signal end, UG...
Limit value, ZEl, ZE2...point of recognition. leprosy
Claims (1)
前に話された語の音声処理のための信号限界、を把握す
るため、関心のある信号と背景信号または背景信号混合
との間の識別規範としてそれらの振幅挙動が利用される
方法において、第1の段階で、受は入れられかつ続いて
前処理された信号または信号混合、すなわち入力量(E
)、がその平均振幅(A)とその1つの参照量(R)を
基準とする第1の通過頻度(N)およびその所与の時間
間隔内の変動幅(dN)とに関して観測され、その際に
通過頻度(N)が個別通過頻度から平均化され、またそ
の際に変動幅が個別通過頻度の最大偏差により定められ
ており、当該の得られた量から補助量(SL、S2、N
2)が導き出され、 第2の段階で、十分な分解能のために必要とされるタイ
ムスロットの間に実際の通過頻度(Nl)が参照量(R
)を基準にして定められ、変動幅(dN)および実際の
通過頻度(N1)を有する観測され導き出された通過頻
度(N2)に関係して、先に導き出された補助量(31
またはS2)が評価量(S)に対応づけられ、この評価
量(S)により実際の入力量(E)が測定され、 評価量(S)に対して相対的な入力量(E)の位置に関
係する演算(01)が実行され、関心のある信号の種類
に基づいて2つの限界値(UG、0G1)が決定され、 演算(01)の結果が第1の限界値(UG)により下方
に制限され、 第2の上側限界値(OGI)の到達の際に関心のある信
号の存在が認識され、 正確な信号開始(S B)が特定の時間断片だけ当該の
認識時点(ZEI)の前に位置し、第3の段階で、もう
1つの演算(02)により評価量(S)に対して相対的
な入力量(E)の位置が、関心のある信号の種類に基づ
いて先に決定された第2の限界値(OG2−)の到達の
際に第2の段階で把握された関心のある信号の不存在が
確認され、 正確な信号終了(SE)が特定の時間断片だけ当該の認
識時点(ZE2)の前に位置していることを特徴とする
信号の限界把握方法。 2)演算(01)が積分過程であることを特徴とする特
許請求の範囲第1項記載の方法。 3)正確な信号開始(SB)が積分結果の最終値の時間
的位置により下側限界値(UG)に等しく当該の認識時
点(ZEI)の前に決定されることを特徴とする特許請
求の範囲第2項記載の方法。 4)前処理が層幅、帯域通過フィルタリングおよび絶対
値形成を含んでいることを特徴とする特許請求の範囲第
1項記載の方法。 5)前処理がアナログ−ディジタル変換を含んでいるこ
とを特徴とする特許請求の範囲第1項記載の方法。 6)入力アドレス(E)が背景信号混合に適合されたし
きいを超過する場合には、第1の段階が繰り返されるこ
とを特徴とする特許請求の範囲第1項記載の方法。 7)第1の段階と第2の段階との間に待ち時間が挿入さ
れていることを特徴とする特許請求の範囲第1項記載の
方法。 8)補助量が 51=a*A+c S 2− b * A + c N2=N/d ここに量a、b、c、、dは経験値に より、または関心のある信号の種類 により定められている定数 として定められていることを特徴とする特許請求の範囲
第1項記載の方法。 9)評価量が S= 3.2・・・(N2−dN)<Nl< (、N、
2+dN)の場合 ゛ Sl・・・他のすべての場合 として定められていることを特徴とする特許請求の範囲
第1項記載の方法。 10)第1の演算が 01−ΣS IGN (l E l −3)として定め
られていることを特徴とする特許請求の範囲第1項記載
の方法。 11)第2の演算が 02= 02+1・ IEI<3の場合0・・・他のす
べての場合 または OG2・・・他のすべての場合02−1・・・
IElくの場合 として定められていることを特徴とする特許請求の範囲
第1項記載の方法。 12)処理および評価過程がディジタル回路により実行
されることを特徴とする特許請求の範囲第1項記載の方
法。 13)処理および評価過程がマイクロプロセッサにより
実行されることを特徴とする特許請求の範囲第1項記載
の方法。[Claims] 1) The signal of interest and the background signal or background in order to understand the signal limits that arise before background signal mixing, especially the signal limits for speech processing of words spoken before background noise. In a method in which their amplitude behavior is used as a discrimination criterion between signal mixtures, in a first step the acceptor is accepted and subsequently the preprocessed signal or signal mixture, i.e. the input quantity (E
), is observed with respect to its average amplitude (A) and its first passing frequency (N) with respect to its one reference quantity (R) and its variation range (dN) within a given time interval, and its In this case, the passing frequency (N) is averaged from the individual passing frequencies, and the fluctuation range is determined by the maximum deviation of the individual passing frequencies, and the supplementary amounts (SL, S2, N
2) is derived, and in a second step the actual passing frequency (Nl) is determined during the time slots required for sufficient resolution by the reference quantity (R
), with reference to the observed and derived passage frequency (N2) with a fluctuation range (dN) and the actual passage frequency (N1), the previously derived supplementary quantity (31
or S2) is associated with the evaluation amount (S), the actual input amount (E) is measured by this evaluation amount (S), and the position of the input amount (E) relative to the evaluation amount (S). An operation (01) related to is performed, two limit values (UG, 0G1) are determined based on the type of signal of interest, and the result of operation (01) is lowered by the first limit value (UG). the presence of the signal of interest is recognized upon reaching the second upper limit value (OGI), and the exact signal onset (S In a third step, another operation (02) determines the position of the input quantity (E) relative to the evaluation quantity (S), based on the type of signal of interest. The absence of the signal of interest detected in the second stage is confirmed upon reaching the determined second limit value (OG2-), and the precise signal termination (SE) is determined to be relevant only for a specific time fragment. A method for grasping the limit of a signal, characterized in that the signal is located before the recognition point (ZE2). 2) The method according to claim 1, wherein the operation (01) is an integral process. 3) The exact signal start (SB) is determined by the temporal position of the final value of the integration result equal to the lower limit value (UG) and before the relevant recognition instant (ZEI). The method described in Scope No. 2. 4) A method according to claim 1, characterized in that the pre-processing includes layer width, bandpass filtering and absolute value formation. 5) A method according to claim 1, characterized in that the pre-processing comprises an analog-to-digital conversion. 6) Method according to claim 1, characterized in that the first step is repeated if the input address (E) exceeds a threshold adapted to the background signal mixture. 7) A method according to claim 1, characterized in that a waiting time is inserted between the first stage and the second stage. 8) The auxiliary quantity is 51=a*A+c S 2- b * A + c N2=N/d where the quantities a, b, c, d are determined by experience or by the type of signal of interest. The method according to claim 1, characterized in that the constant value is defined as a constant. 9) The evaluation amount is S= 3.2...(N2-dN)<Nl< (,N,
2+dN) ゛Sl... in all other cases. The method according to claim 1. 10) A method according to claim 1, characterized in that the first operation is defined as 01-ΣS IGN (I E I -3). 11) If the second operation is 02 = 02 + 1, IEI < 3, then 0... in all other cases, or OG2... in all other cases, 02-1...
2. A method according to claim 1, characterized in that the IE is defined as a single case. 12) A method according to claim 1, characterized in that the processing and evaluation steps are carried out by digital circuitry. 13) A method according to claim 1, characterized in that the processing and evaluation steps are carried out by a microprocessor.
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